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    <title>PromptBench Towards Evaluating the Robustness of Large Language Models on Adversarial Prompts | J Sir</title>
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                <h2 id="摘要"><a href="#摘要" class="headerlink" title="摘要"></a>摘要</h2><p>学术界和工业界对大型语言模型( Large Language Models，LLMs )的依赖程度越来越高，因此有必要全面了解LLMs对提示的鲁棒性。针对这一重要需求，我们引入了PromptBench这一鲁棒性基准来衡量LLMs对对抗提示的弹性。本研究使用了大量的对抗性文本攻击，针对多个层次的提示：字符、单词、句子和语义。这些提示被应用于不同的任务中，如情感分析、自然语言推理、阅读理解、机器翻译、数学问题解决等。我们的研究结果表明，当代LLMs容易受到对抗性提示的影响。此外，我们提出了全面的分析来理解即时鲁棒性及其可迁移性背后的奥秘。</p>
<p>代码：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://github.com/microsoft/promptbench">https://github.com/microsoft/promptbench</a></p>
<span id="more"></span>
<h2 id="引言"><a href="#引言" class="headerlink" title="引言"></a>引言</h2><p>众所周知，LLMs对提示非常敏感，例如，小样本、小错别字或具有相同语义的不同表达方式的顺序会导致定性不同的结果。鉴于LLMs在学术界和工业界的广泛使用，特别是在安全关键和决策领域，考察LLMs的稳健性变得至关重要。</p>
<p>近期的研究从自然语言处理、伦理学、鲁棒性、教育学等多个方面对LLMs进行了评估。然而，现有的评估往往忽视了提示的稳健性——向LLM提供的指导情境学习的说明。由于单个提示可以应用于多项任务，因此其稳健性对于LLM来说至关重要。</p>
<p>在本文中，我们引入了PromptBench，这是一个用于评估LLMs对对抗提示的鲁棒性的综合基准。PromptBench以其动态构建对抗提示的能力脱颖而出，然后将其与干净样本结合生成对抗输入。特别地，一个对抗提示可以与许多样本一起使用。与目前普遍使用的静态、预先计算的对抗样本相比，该方法为每个LLM提供了更广泛、更多样的对抗输入集。</p>
<p><img src="C:/Users/Administrator/Desktop/%E5%AD%A6%E4%B9%A0/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%9B%BE%E7%89%87/image-20230907153749086.png" alt="image-20230907153749086"></p>
<p>PromptBench 由提示、攻击、模型、任务和数据集组成。我们评估 4 种类型的提示：零样本 (ZS)、少样本 (FS)、面向角色和面向任务的提示。我们通过采用 7 种对抗性攻击方法，创建了 4 层攻击：字符级、单词级、句子级和语义级攻击。</p>
<p>我们使用PromptBench进行了大量的实验和分析。结果表明，当前的LLMs对对抗提示普遍缺乏鲁棒性，其中单词级别的攻击证明了最有效的( 33 %的性能下降)。我们通过探索LLMs对每个输入单词的注意力权重以及与干净和对抗输入相关的错误响应来深入探究这种脆弱性背后的原因。我们的研究结果表明，对抗性提示会导致LLMs将注意力转移到对抗性成分上，从而对错误的答案或无意义的句子做出反应。我们还研究了对抗提示在模型之间的可迁移性，并提出了对抗提示从一个LLM到另一个LLM的成功可迁移性。</p>
<p>本文主要贡献：</p>
<ul>
<li>利用PromptBench，我们对LLMs对对抗提示的鲁棒性进行了详尽的分析，为观察到的漏洞提供了可视化的解释，并评估了对抗提示的可转移性。</li>
<li>基于我们对词频的分析，我们为下游用户提供了实际的指导，并提示工程师制作更健壮的提示。</li>
</ul>
<h2 id="PromptBench"><a href="#PromptBench" class="headerlink" title="PromptBench"></a>PromptBench</h2><h3 id="提示类型和模型"><a href="#提示类型和模型" class="headerlink" title="提示类型和模型"></a>提示类型和模型</h3><p>我们调查了四种不同类型的提示，根据它们的预期目的和它们所需要的标记样本的数量进行分类。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202309071615585.png" alt="image-20230907161544850"></p>
<p>面向任务的提示语明确地描述了模型需要执行的任务，即鼓励模型仅基于其预训练知识生成特定任务的输出。而以角色为导向的提示语通常将模型框架为具有特定角色的实体，如专家、顾问或译者。通过融入角色信息，这些提示旨在隐性地传达预期的输出形式和行为。</p>
<p>这两类提示分别针对零样本学习( ZS )和小样本( FS )两种学习场景进行设计。对于小样本场景，这些提示语不仅传达了任务要求，还通过几个例子展示了预期的输出格式和结构。</p>
<p>在我们的评估中，我们包括了一组不同的LLM，以全面评估它们在不同任务和领域中的性能。我们考虑的模型有：Flan-T5- large  ( 0.8B )、Dolly - 6B、LLaMA - 13B、Vicuna - 13B 、Cerebras - GPT - 13B 、GPT - NEOX - 20B 、Flan - UL2 ( 20B )、ChatGPT3.5等。</p>
<h3 id="任务和数据集"><a href="#任务和数据集" class="headerlink" title="任务和数据集"></a>任务和数据集</h3><p>PromptBench由8个不同的任务和13个公共数据集组成。</p>
<ul>
<li>情感分析：我们采用了GLUE数据集中的SST - 2数据集。</li>
<li>语法正确性：我们采用了GLUE数据集中的CoLA 数据集。</li>
<li>重复句检测：采用GLUE的QQP和MRPC数据集。</li>
<li>自然语言推理：来自GLUE的MNLI ，QNLI ，RTE 和WNLI。</li>
<li>多任务知识：我们采用了MMLU数据集，该数据集通过57个来自不同领域的选择题任务来评估世界知识和问题解决能力。</li>
<li>阅读理解：我们采用了SQuAD V2数据集。SQuAD V2通过引入无法回答的问题来增强机器阅读理解的原始SQuAD数据集。</li>
<li>翻译：我们采用UN Multi 和IWSLT 2017 数据集。UN Multi评估LLMs翻译官方文件的能力，IWSLT 2017评估口语翻译的能力。</li>
<li>数学问题解决：我们采用了Math 数据集，该数据集评估了LLMs在代数、算术和比较等不同类型问题上的数学推理能力。</li>
</ul>
<h2 id="攻击"><a href="#攻击" class="headerlink" title="攻击"></a>攻击</h2><p>给定一个数据集$D = { ( x<em>i , y_i) }</em>{i∈[ N ]}$，其中x表示样本，y表示真实标签，文本对抗攻击的目的是在给定一定的预算C的情况下，用δ扰动每个样本x，从而攻击一个LLM fθ：$arg max_{δ∈C} L[ fθ( x + δ) , y]$，其中L表示损失函数。</p>
<p>在本文中，我们的重点是攻击提示而不是样本。我们定义LLMs中的一个输入为一个提示P和一个样本x的组合：[P , x]，其中[ ,]表示级联操作。非稳健的提示可能导致LLM的意外行为，特别是在安全关键的应用中。由于提示语是各种任务的常用指令，因此有必要对提示语的鲁棒性进行研究。</p>
<p>给定一个LLM fθ，一个数据集D和一个干净的提示符P，提示符攻击的目标可以表示为如下形式：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202309071627945.png" alt="image-20230907162717074"></p>
<p>我们修改现有的黑盒文本攻击来实现等式 (1) 由于其效率高并且不依赖模型梯度。我们的实例化跨越四个不同的级别：</p>
<ul>
<li>字符级：使用TextBugger和DeepWordBug，它通过在单词中引入拼写错误或错误来操纵文本，例如，通过添加、删除、重复、替换和排列某些单词的字符。</li>
<li>单词级：我们利用 BertAttack 和 TextFooler ，旨在用同义词或上下文相似的单词替换单词来欺骗LLM。</li>
<li>句子层面：我们实现了Stress Test 和Check List ，在提示语的末尾追加无关或无关的句子，意图分散语言模型的注意力。例如，在Check List攻击中，我们生成了50个字母和数字的随机序列。</li>
<li>语义层面：我们通过选择六种常用语言(汉语、法语、阿拉伯语、西班牙语、日语、韩语)，并为每种语言每个数据集构造十条提示，来模拟不同国家的人的语言行为。然后将这些提示翻译成英文，介绍可能影响LLMs的语言细微差别和变化。</li>
</ul>
<p>需要注意的是，虽然本文只关注对提示的攻击，但是输入样本也可以以同样的方式进行攻击。我们只攻击提示，因为它在所有不需要样本的任务中都是通用的。攻击两者都是可行的，会得到更有效的结果，但会更加耗时。</p>
<p>我们提出的对抗攻击包含一个关键特征，称为标签约束( Label Constraint )。这一特点对扰动施加了限制，特别是禁止对某些任务必备词的改变。例如，在翻译任务中，”翻译”一词被保留下来，而在情感分类任务中，”积极”和”消极”等关键情感指标保持不变。不仅如此，在少样本学习场景中，少样本也免受对抗攻击。这样的约束保持在探索模型对抗操作脆弱性的同时保证了提示的有效性。</p>
<h2 id="实验"><a href="#实验" class="headerlink" title="实验"></a>实验</h2><p>我们对角色导向和任务导向的类别都生成了10个不同的提示语。每个提示都可以用三个例子进行扩展，形成小样本提示。总的来说，我们在每个LLM上每个数据集都有40个提示。为了提高效率和性能，我们选取每种类型中表现最好的前3个提示进行提示攻击。因此，我们评估了4个LLM在13个数据集上的对抗脆弱性，共包含4，032条提示8和它们各自的对抗对应项。这种综合评估使我们能够在广泛的场景和提示样式中获得关于LLM的鲁棒性和性能的有价值的见解。在每个数据集的不同样本上进行对抗提示，我们总共评估了567，084个样本。</p>
<p>评价指标：考虑到不同任务的不同评估指标以及不同模型和数据集的不同基线性能，绝对的性能下降可能无法提供有意义的比较。因此，我们引入一个统一的度量指标——性能下降率( Performance Drop Rate，PDR )。PDR量化了提示攻击后的相对性能下降，为比较不同的攻击、数据集和模型提供了一种上下文归一化的度量。PDR为：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202309071638536.png" alt="image-20230907163800745"></p>
<p>其中A是用于提示P的对抗攻击，M [ · ]是评估函数：对于分类任务，M [ · ]是指示器函数，当$\hat{y}=y$时等于1，否则为0。例如，对于阅读理解任务，M [ · ]为F1分数；对于翻译任务，M [ · ]为Bleu度量</p>
<p>值得注意的是，负的PDR意味着对抗性提示有时可以增强性能。</p>
<h2 id="LLMs对提示攻击是否具有鲁棒性"><a href="#LLMs对提示攻击是否具有鲁棒性" class="headerlink" title="LLMs对提示攻击是否具有鲁棒性?"></a>LLMs对提示攻击是否具有鲁棒性?</h2><h3 id="跨越不同的攻击、LLMs和提示的结果"><a href="#跨越不同的攻击、LLMs和提示的结果" class="headerlink" title="跨越不同的攻击、LLMs和提示的结果"></a>跨越不同的攻击、LLMs和提示的结果</h3><p><strong>对攻击方法进行分析：</strong></p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202309071644264.png" alt="image-20230907164404531"></p>
<p>我们的结果提供了几个关键的见解。首先，攻击的有效性是高度可变的，其中字级别的攻击被证明是最有效的，导致所有数据集的平均性能下降33  %。字符级攻击排名第二，在大多数数据集上造成了20  %的性能下降。值得注意的是，语义层面的攻击表现出与字符层面攻击几乎相当的效力，强调了细致入微的语言变异对LLMs表现的深刻影响。</p>
<p>值得注意的是，虽然字符级别的攻击可以通过语法检测工具检测到，但是单词和语义级别的攻击强调了对语言模型进行健壮的语义理解和准确的任务表示/翻译的重要性。</p>
<p><strong>LLM分析：</strong></p>
<p>表3总结了4种LLM在13个数据集上的APDR。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202309071646712.png" alt="image-20230907164644565"></p>
<p>我们的分析表明，UL2在稳健性方面显著优于其他模型，其次是T5和ChatGPT，Vicuna的稳健性最差。</p>
<p>有趣的是，模型稳健性与规模之间似乎并没有明确的相关关系。观察到的模型稳健性差异可能源于所采用的具体微调技术。例如，在大型数据集上微调的UL2和T5，以及通过RLHF微调的ChatGPT [ 8 ]，都表现出比Vicuna更好的鲁棒性。这些发现鼓励了对微调策略的进一步研究。</p>
<p><strong>对提示的分析：</strong></p>
<p>表4总结了4类提示在13个数据集上的APDR。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202309071648927.png" alt="image-20230907164843677"></p>
<p>在我们的分析中，在所有数据集上，小样本提示一致表现出优于零样本提示的鲁棒性。此外，虽然任务导向提示在整体鲁棒性方面略优于角色导向提示，但两者在不同的数据集和任务中表现出不同的优势。深入了解提示类型对模型脆弱性的不同影响，可以为更好的提示设计和调整策略提供参考，从而增强LLMs对对抗攻击的鲁棒性。</p>
<h3 id="理解LLMs对对抗提示的脆弱性"><a href="#理解LLMs对对抗提示的脆弱性" class="headerlink" title="理解LLMs对对抗提示的脆弱性"></a>理解LLMs对对抗提示的脆弱性</h3><p>我们的错误反应分析表明，对抗提示可以通过诱导错误分类错误和阻碍模型产生有意义反应的能力来影响LLMs的性能。因此，我们进行了一个注意实验来考察对抗提示对语言学习模型对输入词的注意焦点的影响。</p>
<p><strong>注意力可视化</strong>：我们提出了两种注意力可视化技术：1 )梯度注意力( Attention by Gradient )，它基于梯度范数为每个单词分配一个注意力分数；2 )删除注意力( Attention by Deletion )，它通过考察单词删除时损失的绝对变化为每个单词分配一个注意力分数。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202309071652862.png" alt="image-20230907165205435"></p>
<p>对被clean提示正确分类但被adv .提示错误分类的样本进行注意力可视化。对于每一个攻击，上面是带有样本文本的干净提示，下面是带有相同样本文本的对应的对抗提示。N = Negative，P = Positive，N / A表示没有反应。绿色和红色分别表示正确和错误的答案。颜色强度表示不同的注意力权重(颜色越重,重量越大)。</p>
<ul>
<li>干净提示：高效的注意分配。LLMs主要关注干净提示中的关键术语，有助于准确分类。</li>
<li>对抗性提示：注意转移。对抗性提示可以使LLMs的注意力从完整的文本片段中重定向，从而导致错误分类。</li>
</ul>
<p><strong>为什么句子级别的攻击可以提高性能?</strong></p>
<p>我们进一步研究了有趣的观察，即提出的Stress Test和Check List攻击可以增强模型在特定数据集上的性能，我们的注意力分析技术揭示了这一点。表6中的注意分配表明，LLMs在加入’ and true is true ‘等不相关序列后，强化了对’ not _ includement ‘标签的注意，同时保持了对’ minnow ‘和’ duck ‘等显著词的注意，从而做出了正确的预测。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202309071654368.png" alt="image-20230907165400013"></p>
<h3 id="对抗提示的可迁移性"><a href="#对抗提示的可迁移性" class="headerlink" title="对抗提示的可迁移性"></a>对抗提示的可迁移性</h3><p>表7显示了各种攻击在不同LLM之间传递对抗性提示的有效性。对于每个数据集和提示类型，我们选择了一个源模型(例如, ChatGPT)产生的最脆弱的提示。然后利用这些提示对目标模型( e.g . , T5)发起转移攻击。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202309071655777.png" alt="image-20230907165525051"></p>
<h3 id="哪种提示更稳健-词频分析"><a href="#哪种提示更稳健-词频分析" class="headerlink" title="哪种提示更稳健?词频分析"></a>哪种提示更稳健?词频分析</h3><p>识别提示中可能影响鲁棒性的频繁模式对研究者和最终用户都至关重要。我们对这项研究进行了初步的词频分析。</p>
<p>我们将提示符分为两类：易受攻击的提示符，导致性能下降10 %以上；稳健的提示符，性能下降10 %以下。我们的分析揭示了对攻击更敏感或更有弹性的单词。例如，在CoLA任务中，具有”做”、”答”和”检测”的提示似乎更不容易受到影响。但使用”分析”、”回答”、”评估”等词汇的提示似乎更加脆弱(图3 )。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202309071657240.png" alt="image-20230907165733554"></p>
<h3 id="对策与防御"><a href="#对策与防御" class="headerlink" title="对策与防御"></a>对策与防御</h3><p>根据先前的洞见，我们讨论了潜在的对策。</p>
<p>1 )输入预处理：一种方法是直接检测和处理潜在的敌手，如检测错别字、无关序列和增强提示的清晰性和简洁性。</p>
<p>2 )在预训练中融入低质量数据：低质量数据可以作为潜在的敌手，在预训练中明确地包含低质量数据可以更好地理解不同的输入，并建立对抗敌手的弹性。</p>
<p>3 )探索改进的微调方法：研究替代的微调技术可以提高鲁棒性。正如我们之前所证明的那样，T5和UL2等模型与ChatGPT相比表现出更强的鲁棒性，这表明大规模的潜在好处</p>
<h2 id="结论"><a href="#结论" class="headerlink" title="结论"></a>结论</h2><p>我们使用提出的PromptBench全面评估了LLMs对对抗提示的鲁棒性。虽然结果显示当前的LLMs对对抗提示的鲁棒性不足，但我们利用注意力可视化进一步分析了其背后的原因。此外，我们对频繁词进行分析，为专家和非专家开发更好的提示工程工具提供指导。我们希望PromptBench能够成为稳健LLMs研究的基础性工具。</p>

                
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    });
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<article id="prenext-posts" class="prev-next articles">
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                <a href="/2023/09/08/lun-wen-jing-du-prompt-as-triggers-for-backdoor-attack/">
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                        <img src="/medias/featureimages/13.jpg" class="responsive-img" alt="论文精读——PROMPT AS TRIGGERS FOR BACKDOOR ATTACK">
                        
                        <span class="card-title">论文精读——PROMPT AS TRIGGERS FOR BACKDOOR ATTACK</span>
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                            摘要基于提示的学习范式弥合了预训练和微调之间的差距，在多项 NLP 任务上实现了最先进的性能，特别是在少数样本设置中。尽管应用广泛，但基于提示的学习很容易受到后门攻击。文本后门攻击旨在通过触发器注入和标签修改来毒害训练样本的子集，从而将目标
                        
                    </div>
                    <div class="publish-info">
                        <span class="publish-date">
                            <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2023-09-08
                        </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-user fa-fw"></i>
                            J Sir
                            
                        </span>
                    </div>
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                    <a href="/tags/%E5%AF%B9%E6%8A%97%E6%94%BB%E5%87%BB/">
                        <span class="chip bg-color">对抗攻击</span>
                    </a>
                    
                    <a href="/tags/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">
                        <span class="chip bg-color">提示学习</span>
                    </a>
                    
                    <a href="/tags/%E5%90%8E%E9%97%A8%E6%94%BB%E5%87%BB/">
                        <span class="chip bg-color">后门攻击</span>
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                </div>
                
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        <div class="article col s12 m6" data-aos="fade-up">
            <div class="article-badge right-badge text-color">
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            </div>
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                <a href="/2023/08/01/lun-wen-jing-du-exploring-the-universal-vulnerability-of-prompt-based-learning-paradigm/">
                    <div class="card-image">
                        
                        
                        <img src="/medias/featureimages/18.jpg" class="responsive-img" alt="论文精读——Exploring the Universal Vulnerability of Prompt-based Learning Paradigm">
                        
                        <span class="card-title">论文精读——Exploring the Universal Vulnerability of Prompt-based Learning Paradigm</span>
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                            <span class="publish-date">
                                <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2023-08-01
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                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-user fa-fw"></i>
                            J Sir
                            
                        </span>
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                        <span class="chip bg-color">对抗攻击</span>
                    </a>
                    
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                        <span class="chip bg-color">提示学习</span>
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<!-- 代码块功能依赖 -->
<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeBlockFuction.js"></script>

<!-- 代码语言 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeLang.js"></script>


<!-- 代码块复制 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeCopy.js"></script>


<!-- 代码块收缩 -->

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        <div class="toc-widget card" style="background-color: white;">
            <div class="toc-title"><i class="far fa-list-alt"></i>&nbsp;&nbsp;目录</div>
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</div>

<!-- TOC 悬浮按钮. -->

<div id="floating-toc-btn" class="hide-on-med-and-down">
    <a class="btn-floating btn-large bg-color">
        <i class="fas fa-list-ul"></i>
    </a>
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<script>
    $(function () {
        tocbot.init({
            tocSelector: '#toc-content',
            contentSelector: '#articleContent',
            headingsOffset: -($(window).height() * 0.4 - 45),
            collapseDepth: Number('0'),
            headingSelector: 'h1, h2, h3, h4, h5'
        });

        // modify the toc link href to support Chinese.
        let i = 0;
        let tocHeading = 'toc-heading-';
        $('#toc-content a').each(function () {
            $(this).attr('href', '#' + tocHeading + (++i));
        });

        // modify the heading title id to support Chinese.
        i = 0;
        $('#articleContent').children('h1, h2, h3, h4, h5').each(function () {
            $(this).attr('id', tocHeading + (++i));
        });

        // Set scroll toc fixed.
        let tocHeight = parseInt($(window).height() * 0.4 - 64);
        let $tocWidget = $('.toc-widget');
        $(window).scroll(function () {
            let scroll = $(window).scrollTop();
            /* add post toc fixed. */
            if (scroll > tocHeight) {
                $tocWidget.addClass('toc-fixed');
            } else {
                $tocWidget.removeClass('toc-fixed');
            }
        });

        
        /* 修复文章卡片 div 的宽度. */
        let fixPostCardWidth = function (srcId, targetId) {
            let srcDiv = $('#' + srcId);
            if (srcDiv.length === 0) {
                return;
            }

            let w = srcDiv.width();
            if (w >= 450) {
                w = w + 21;
            } else if (w >= 350 && w < 450) {
                w = w + 18;
            } else if (w >= 300 && w < 350) {
                w = w + 16;
            } else {
                w = w + 14;
            }
            $('#' + targetId).width(w);
        };

        // 切换TOC目录展开收缩的相关操作.
        const expandedClass = 'expanded';
        let $tocAside = $('#toc-aside');
        let $mainContent = $('#main-content');
        $('#floating-toc-btn .btn-floating').click(function () {
            if ($tocAside.hasClass(expandedClass)) {
                $tocAside.removeClass(expandedClass).hide();
                $mainContent.removeClass('l9');
            } else {
                $tocAside.addClass(expandedClass).show();
                $mainContent.addClass('l9');
            }
            fixPostCardWidth('artDetail', 'prenext-posts');
        });
        
    });
</script>

    

</main>


<script src="https://cdn.bootcss.com/mathjax/2.7.5/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML"></script>
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    MathJax.Hub.Config({
        tex2jax: {inlineMath: [['$', '$'], ['\(', '\)']]}
    });
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    .aplayer .aplayer-lrc p {
        
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        font-weight: 700;
        line-height: 16px !important;
    }

    .aplayer .aplayer-lrc p.aplayer-lrc-current {
        
        display: none;
        
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            Copyright&nbsp;&copy;
            
                <span id="year">2020-2023</span>
            
            <span id="year">2020</span>
            <a href="/about" target="_blank">J Sir</a>
            |&nbsp;Powered by&nbsp;<a href="https://hexo.io/" target="_blank">Hexo</a>
            |&nbsp;Theme&nbsp;<a href="https://github.com/blinkfox/hexo-theme-matery" target="_blank">Matery</a>
            <br>
            
            &nbsp;<i class="fas fa-chart-area"></i>&nbsp;站点总字数:&nbsp;<span
                class="white-color">300.9k</span>&nbsp;字
            
            
            
            
            
            
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                |&nbsp;<i class="far fa-eye"></i>&nbsp;总访问量:&nbsp;<span id="busuanzi_value_site_pv"
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                    class="white-color"></span>&nbsp;人
            </span>
            
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            <span class="title"><i class="fas fa-search"></i>&nbsp;&nbsp;搜索</span>
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$(function () {
    var searchFunc = function (path, search_id, content_id) {
        'use strict';
        $.ajax({
            url: path,
            dataType: "xml",
            success: function (xmlResponse) {
                // get the contents from search data
                var datas = $("entry", xmlResponse).map(function () {
                    return {
                        title: $("title", this).text(),
                        content: $("content", this).text(),
                        url: $("url", this).text()
                    };
                }).get();
                var $input = document.getElementById(search_id);
                var $resultContent = document.getElementById(content_id);
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                    var str = '<ul class=\"search-result-list\">';
                    var keywords = this.value.trim().toLowerCase().split(/[\s\-]+/);
                    $resultContent.innerHTML = "";
                    if (this.value.trim().length <= 0) {
                        return;
                    }
                    // perform local searching
                    datas.forEach(function (data) {
                        var isMatch = true;
                        var data_title = data.title.trim().toLowerCase();
                        var data_content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "").toLowerCase();
                        var data_url = data.url;
                        data_url = data_url.indexOf('/') === 0 ? data.url : '/' + data_url;
                        var index_title = -1;
                        var index_content = -1;
                        var first_occur = -1;
                        // only match artiles with not empty titles and contents
                        if (data_title !== '' && data_content !== '') {
                            keywords.forEach(function (keyword, i) {
                                index_title = data_title.indexOf(keyword);
                                index_content = data_content.indexOf(keyword);
                                if (index_title < 0 && index_content < 0) {
                                    isMatch = false;
                                } else {
                                    if (index_content < 0) {
                                        index_content = 0;
                                    }
                                    if (i === 0) {
                                        first_occur = index_content;
                                    }
                                }
                            });
                        }
                        // show search results
                        if (isMatch) {
                            str += "<li><a href='" + data_url + "' class='search-result-title'>" + data_title + "</a>";
                            var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "");
                            if (first_occur >= 0) {
                                // cut out 100 characters
                                var start = first_occur - 20;
                                var end = first_occur + 80;
                                if (start < 0) {
                                    start = 0;
                                }
                                if (start === 0) {
                                    end = 100;
                                }
                                if (end > content.length) {
                                    end = content.length;
                                }
                                var match_content = content.substr(start, end);
                                // highlight all keywords
                                keywords.forEach(function (keyword) {
                                    var regS = new RegExp(keyword, "gi");
                                    match_content = match_content.replace(regS, "<em class=\"search-keyword\">" + keyword + "</em>");
                                });

                                str += "<p class=\"search-result\">" + match_content + "...</p>"
                            }
                            str += "</li>";
                        }
                    });
                    str += "</ul>";
                    $resultContent.innerHTML = str;
                });
            }
        });
    };

    searchFunc('/search.xml', 'searchInput', 'searchResult');
});
</script>

    <!-- 回到顶部按钮 -->
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    </a>
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